###########################################################
# Script: Orgaandonatie hangt samen met inkomen en arbeid #
# Floris Peters & Hans Schmeets                           #
# Economisch Statistische Berichten                       # 
###########################################################


################
# Introduction #
################

# This file provides the syntax used to create all the tables and figures in the paper. 
# The dataset contains sensitive, micro level information. As such, for privacy reasons the data is only available to individuals employed at or affiliated to Statistics Netherlands. 
# The dataset can be found at the following location on the network of Statistics Netherlands: \\cbsp.nl\Productie\Projecten\SAL\209253UM_FP_SEC1\Werk\Floris\PhD\ESB_organ_donation  

#######################################################################################################################
#######################################################################################################################

#############
# Variables #
#############

# REGISTRATIE
# (Donor registratie categorie)
# [1] Toestemming;
# [2] Toestemming met donatiebeperking;
# [3] Geen toestemming;
# [4] Nabestaanden beslissen;
# [5] Aangewezen persoon beslist;
# [6] Niet in donorregister

# -DONOR
# (Geregistreerd als 'toestemming' of 'toestemming met donatiebeperking')
# [0] Nee; 
# [1]: Ja

# GESLACHT
# [1] Man; 
# [2] Vrouw)

# LEEFTIJD 
# (Leeftijd in jaren) 

# LEEFTIJDCAT 
# (Leeftijd in jaren per categorie) 
# [1] 15-37 jaar; 
# [2] 18-24 jaar; 
# [3] 25-34 jaar; 
# [4] 35-44 jaar; 
# [5] 45-54 jaar; 
# [6] 55-64 jaar; 
# [7] 65-74 jaar; 
# [8] 75+ jaar

# HERKOMST 
# (Herkomstland) 
# [1] Autochtoon; 
# [2] Marokko;
# [3] Turkije;
# [4] Suriname;
# [5] Nederlandse Antillen en Aruba;
# [6] Overige niet-westerse allochtonen; 
# [7] Westerse allochtonen 

# OPLEIDINGSNIVEAU 
# (Hoogst behaalde opleidingsniveau) 
# [1] Laag; 
# [2] Middelbaar;
# [3] Hoog

# SES 
# (Sociaal-economische status) 
# [1] Werknemer particulier bedrijf;
# [2] Ambtenaar;
# [3] Directeur-groot aandeelhouder; 
# [4] Zelfstandige;
# [5] Overig actief;
# [6] Ontvanger werkloosheidsuitkering;
# [7] Ontvanger van overige sociale voorziening;
# [8] Arbeidsongeschikte;
# [9] Pensioenontvanger tot 65 jaar;
# [10] Pensioenontvanger 65 jaar en ouder;
# [11] Student;
# [12] Overig niet actief;
# [13] Zonder inkomen

# HH_INKOMEN 
# (Gestandaardiseerd huishoudinkomen) 
# [1] Eerste kwintiel (laag inkomen);
# [2] tweede kwintiel;
# [3] derde kwintiel;
# [4] vierde kwintiel;
# [5] Vijfde kwintiel (hoog inkomen)

# GELOOF 
# (Religieuze denominaties) 
# [1] Geen gezindte; 
# [2] Rooms-katholiek;
# [3] Hervormd;
# [4] Gereformeerd;
# [5] PKN;
# [6] Islam;
# [7] Joods;
# [8] Hindoe;
# [9] Boedhist;
# [10] Anders

# RELIGIEUZE_PRAKTIJK 
# (Bezoek religieuze diensten) 
# [1] Zelden of (vrijwel) nooit; 
# [2] Minder dan 1 keer per maand;
# [3] 1 keer per maand;
# [4] 2 tot 3 keer per maand;
# [5] Minstens 1 keer per week;

#######################################################################################################################
#######################################################################################################################

#laad packages en dataset
library(foreign)
data_donor <- read.csv(file.choose(),header=T,sep=";")


###########     
# Tabel 1 #
########### 

#logistische regressie
Tabel1 <- glm(DONOR ~ as.factor(SES) + as.factor(HH_INKOMEN) + as.factor(OPLEIDINGSNIVEAU) + 
              GESLACHT + as.factor(LEEFTIJDCAT) + as.factor(HERKOMST) + as.factor(OPLEIDINGSNIVEAU) +
              as.factor(GELOOF) + as.factor(RELIGIEUZE_PRAKTIJK), data = data_donor, family = "binomial")

